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在日常测试工作中，我们经常会遇到分页查询接口，例如：
GET /product/search?keyword=&pageNum=1&pageSize=10
乍看之下，这样的分页接口似乎并无性能问题，响应时间也很快。但在一次性能压测中，我们复现了一个典型的深分页性能瓶颈，并深入分析了其成因与优化思路，本文记录该过程与结论。
📌 压测背景
接口路径：/product/search
功能描述：根据关键字模糊查询商品列表，支持分页（pageNum, pageSize）。
✅ 数据规模
为了模拟真实生产场景，我们使用以下 SQL 批量造数，构造了 100万+商品数据（pms_product 表）：
SET @max_id := (SELECT IFNULL(MAX(id), 0) FROM pms_product);
SET @row := 0;INSERT INTO pms_product (id, brand_id, product_category_id, name, sub_title, price,publish_status, verify_status, sort, description, delete_status,new_status, recommand_status, sale, stock, low_stock, unit, weight,preview_status, service_ids, keywords, note, product_sn
)
SELECT @max_id + seq AS id,FLOOR(1 + RAND() * 10),FLOOR(1 + RAND() * 10),CONCAT('商品-', @max_id + seq),'',ROUND(RAND() * 1000, 2),1, 1, @max_id + seq, '', 0, 1, 1, 100, 100, 10, '', 1.5, 1,'1,2,3', '', '', CONCAT('SN', LPAD(@max_id + seq, 6, '0'))
FROM (SELECT @row := @row + 1 AS seqFROM (SELECT 0 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9) t1,(SELECT 0 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9) t2,(SELECT 0 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9) t3,(SELECT 0 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9) t4,(SELECT 0 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9) t5,(SELECT @row := 0) rLIMIT 100000
) temp;数据字段包含多个维度如：商品分类、品牌、价格、上下架状态、是否删除等。
🔍 性能压测结果对比
我们使用 JMeter 对分页接口进行了压测，以下是对比结果：
正常分页压测结果：
深分页压测结果：
🚩 分页页码：pageNum=1（正常分页）
| 样本数 | 平均响应时间 | 最大响应时间 | 吞吐量 (TPS) | 平均返回字节数 |
|---|---|---|---|---|
| 10 | 2263ms | 2419ms | 3.2/sec | 9317 字节 |
🚩 分页页码：pageNum=100000（深分页）
| 样本数 | 平均响应时间 | 最大响应时间 | 吞吐量 (TPS) | 平均返回字节数 |
|---|---|---|---|---|
| 10 | 3245ms | 3653ms | 2.4/sec | 4224 字节 |
🧠 为什么深分页会变慢？
❗ 1. Offset 越大，代价越高
分页底层使用 LIMIT offset, size，如：
1）深分页执行的sql:
SELECT * FROM pms_product
WHERE delete_status = 0 AND publish_status = 1
ORDER BY id
LIMIT 99990, 10;
该查询需要：
- 遍历前 100000 行（offset），丢弃
- 返回最后 10 行
即使加了索引，MySQL 也必须扫描 offset + limit 条数据后再丢弃前面。
2）正常分页执行的sql:
SELECT count(0) FROM pms_product WHERE delete_status = 0 AND publish_status = 1;
SELECT ... FROM pms_product WHERE delete_status = 0 AND publish_status = 1 LIMIT 10;
✅ 结论：
- LIMIT 10 是在数据前面截取的，性能还行，Rows_examined扫描了28行；
- count(0) 已扫描 100w 行（较慢）；
❗ 2. explain 显示没有使用覆盖索引
我们对深分页 SQL 执行了 EXPLAIN 分析：
EXPLAIN SELECT * FROM pms_product
WHERE delete_status = 0 AND publish_status = 1
ORDER BY id LIMIT 99990, 10;
❗ 问题分析：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| type=index | 说明是走了索引，但是全索引扫描（index scan），相当于扫描整张表的索引部分。 |
| key=PRIMARY | 表示使用的是主键索引（id）。 |
| rows=100010 | MySQL 预估会扫描大约 10 万行来定位 LIMIT 起始位置。 |
| Extra=Using where | 表示 WHERE 条件在过滤过程中才判断，并没有用到复合索引来提前过滤。 |
⚠️ 这意味着：
- LIMIT 100000, 10 会导致 MySQL 扫描超过 10 万条记录，性能非常差。
- WHERE 条件没有使用到合适的索引（possible_keys 为 NULL）。
✅ 性能优化建议
1. 避免深分页 —— 改用“基于游标”方式
例如前端传入上一次返回结果的 last_id，实现类似“加载更多”：
SELECT * FROM pms_product
WHERE delete_status = 0 AND publish_status = 1 AND id > 上一次最大 id
ORDER BY id
LIMIT 10;
优点：
- 避免 offset，性能线性增长
- 可以用覆盖索引，避免回表
- 建立合理的联合索引
如分页条件为：
WHERE delete_status = 0 AND publish_status = 1 ORDER BY id
建议加：
CREATE INDEX idx_status_id
ON pms_product(delete_status, publish_status, id);
这样可以走索引，减少扫描行数。
3. 考虑分页缓存
如果某些页经常访问，可以考虑将分页结果缓存到 Redis，提升响应速度。
📝 总结
深分页是一种常见但代价昂贵的分页方式，特别在数据量大、页码大的时候：
- offset 会严重拖慢查询
- 即使不使用 count()，深分页依然很慢
- 优化建议包括：改游标分页、加索引、用缓存等